Calibration of a laboratory-based chronic toxicity model to nickel effects on stream invertebrates in the field
Notice bibliographique
Résumé
Predicting effects of metals on stream invertebrate communities can be hindered by spatial and temporal variation in toxicity-modifying factors, a paucity of laboratory toxicity data for stream taxa (mainly insects), and variation in benthic invertebrate community structure related to habitat and factors other than the stressor of interest. We addressed these challenges by combining laboratory-based chronic toxicity data with field-based biological monitoring data to build a lab-to-field stressor-response relationship. A laboratory-based toxicity model for Ceriodaphnia dubia was used to translate field nickel (Ni) concentrations into predicted toxicity, and a quantile regression model of field data from a mine-affected watershed was then used to describe the limiting effect of Ni toxicity on the benthic invertebrate community. Many taxa showed no evidence of Ni effects up to the highest studied exposure (30 µg/L dissolved Ni, or 92% effect to C. dubia reproduction). The most sensitive metric was percent Ephemeroptera, reflecting declines in abundance of some sensitive mayflies (e.g., Baetis, Epeorus) and concurrent increases in abundance of some tolerant non-mayfly taxa (e.g., Rheocricotopus, Eukiefferiella) across the gradient of Ni toxicity in the field. The field 10% effect concentration for percent Ephemeroptera occurred at a 22% effect of Ni to C. dubia reproduction. This finding supports previous estimates of 20% as a critical effect size in laboratory test organisms that could be predictive of discernible effects on sensitive invertebrates in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».